肺結(jié)核患者治療結(jié)局影響因素多水平模型分析*

北京結(jié)核病控制研究所防控科(100035)

閆銀鎖 許 琰 倪新蘭 趙春卉 趙 瑤 高志東△

【提 要】 目的 分析北京地區(qū)肺結(jié)核患者治療結(jié)局的影響因素。方法 以2016-2018年北京市登記的肺結(jié)核患者為研究對象，通過構(gòu)建兩水平回歸模型分析影響肺結(jié)核患者治療結(jié)局的相關(guān)因素。結(jié)果 在研究范圍內(nèi)影響肺結(jié)核患者治療結(jié)局的因素包括年齡和職業(yè)。年齡在40～59歲組和60歲及以上組肺結(jié)核患者治療不成功的風險分別是0～19歲組的1.895倍和2.014倍，差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)；職業(yè)為農(nóng)牧漁民/民工/長途駕駛員組及離退/家務/待業(yè)/其他組肺結(jié)核患者治療不成功的風險分別是干部職員/衛(wèi)生教育/工人組1.765倍和1.818倍，差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)；不同性別、戶籍、診斷結(jié)果、治療分類的肺結(jié)核患者治療結(jié)局差異均無統(tǒng)計學意義(P≥0.05)。結(jié)論 中老年、非穩(wěn)定性就業(yè)人群治療結(jié)局相對較差，提示相關(guān)服務部門應有針對性加強該部分人群的督導服藥管理，實施有針對性的干預策略。

結(jié)核病是嚴重危害人類健康的傳染病，是全球關(guān)注的公共衛(wèi)生和社會問題。20世紀40年代以后，隨著抗結(jié)核藥物的問世和直接面試下短程化療(directly observed treatment，short-course，DOTS)策略的實施，全球結(jié)核病疫情得以有效控制[1-2]。但時至今日結(jié)核病控制形勢依然嚴峻，2017年全球估算結(jié)核病新發(fā)患者1000萬[3]，按照世界衛(wèi)生組織的估計，一個未經(jīng)治愈的活動性肺結(jié)核病人在一年之中可以通過密切接觸感染10～15個人。由此可見，加強肺結(jié)核病人規(guī)范治療并治愈肺結(jié)核，對控制其傳播十分重要。在抗結(jié)核治療過程中，由于受多種因素的影響，許多患者不能遵從醫(yī)囑，堅持規(guī)律、全程用藥，從而直接影響肺結(jié)核治療效果或產(chǎn)生耐藥[4]。為了解影響病人治療結(jié)局影響因素，本文采用兩水平logistic回歸模型，對影響北京市肺結(jié)核患者治療結(jié)局的相關(guān)因素進行分析，為提出針對性的治療管理策略提供依據(jù)。

資料和方法

1.研究對象

資料來源于《中國疾病預防控制信息系統(tǒng)》的子系統(tǒng)《結(jié)核病信息管理系統(tǒng)》，選擇2016-2018年北京市所有定點醫(yī)療機構(gòu)登記且現(xiàn)住址為本市的肺結(jié)核患者，納入對象需為確定診斷的肺結(jié)核患者且治療結(jié)束原因為治療成功(包括治愈、完成療程)和治療不成功(包括失敗、丟失或不良反應)。此外，收集的患者信息還包括登記號、性別、年齡、現(xiàn)住址、職業(yè)、戶籍、診斷結(jié)果和治療分類。

2.研究方法

多水平模型分析作為一種有效處理具有層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的方法[5-6]，與傳統(tǒng)方法相比，其優(yōu)勢在于可以將單一的隨機誤差項分解到與數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)相應的各水平上，具有多個隨機誤差項并估計相應的殘差方差及協(xié)方差。該類數(shù)據(jù)主要特征是因變量在個體的分布間不具備獨立性，即存在某個或某些范圍內(nèi)的聚集性，利用多水平模型能夠?qū)?shù)估計分為固定效應和隨機效應，從而為層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的分析提供解決辦法[7-8]。

北京市行政區(qū)劃分為16個區(qū)，由于各區(qū)經(jīng)濟水平、生活方式、醫(yī)療條件等方面可能具有某種程度上的相似性或聚集性[9-10]，使得肺結(jié)核患者的資料信息存在層次結(jié)構(gòu)，即數(shù)據(jù)之間是非獨立的。因此本文選用多水平模型中的兩水平logistic回歸模型，對2016-2018年北京市所有登記且符合納入標準的肺結(jié)核患者治療結(jié)局進行分析，模型表示為：

logit(Pij)=(β0+u0j)+β1x1ij+…+βnxnij

3.統(tǒng)計學處理

采用SAS 9.2對研究數(shù)據(jù)進行橫斷面分析，非正態(tài)分布的計量資料以“極差”和“中位數(shù)”表示，計數(shù)資料以“例數(shù)”和“構(gòu)成比”表示；采用MLwiN 2.29軟件建立兩水平logistic回歸模型，回歸系數(shù)以Waldχ2檢驗，結(jié)果以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。變量賦值規(guī)則見表1。

表1 研究資料的變量名稱及賦值規(guī)則

結(jié) 果

1.研究對象的基本情況

本次研究對象納入14119例，其中男性9158例，女性4961例，男女構(gòu)成比為1.8∶1；年齡最小6歲，最大95歲，中位數(shù)為37歲，以25～29歲年齡組病例數(shù)最多。治療成功患者13576例，治療不成功患者543例。

2.治療結(jié)局相關(guān)因素分析

(1)零模型檢驗

表2 零模型檢驗分析結(jié)果

(2)兩水平logistic回歸模型擬合

進一步將可能影響肺結(jié)核患者治療結(jié)局的解釋變量引入模型，采用兩水平logistic回歸模型進行擬合。結(jié)果顯示，年齡和職業(yè)因素對治療結(jié)局具有影響。

年齡在40～59歲組和60歲及以上組肺結(jié)核患者治療不成功的風險分別是0～19歲組的1.895倍(95%CI：1.389～2.400)和2.014倍(95%CI：1.492～2.535)，差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05)；年齡在20～39歲組與年齡在0～19歲組比較差異無統(tǒng)計學意義。

職業(yè)為農(nóng)牧漁民/民工/長途駕駛員組及離退/家務/待業(yè)/其他組肺結(jié)核患者治療不成功的風險分別是干部職員/衛(wèi)生教育/工人組1.765倍(95%CI：1.426～2.104)和1.818倍(95%CI：1.560～2.077)，差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05)；餐飲食品/商業(yè)服務/保育保姆組與干部職員/衛(wèi)生教育/工人組比較差異無統(tǒng)計學意義。

不同性別(男性與女性)、不同戶籍(本地與外省)、不同診斷結(jié)果(病原學陽性與病原學陰性/無病原學結(jié)果)、不同治療分類(初治與復治)的肺結(jié)核患者治療結(jié)局差異均無統(tǒng)計學意義。

討 論

2015年后全球結(jié)核病控制策略是“終止結(jié)核病”，即2035年結(jié)核病的發(fā)病率在2015年的基礎(chǔ)上要下降95%。要達到此項目標，關(guān)鍵在于圍繞發(fā)現(xiàn)患者和治療結(jié)核兩大核心環(huán)節(jié)開展防治工作。研究表明，有效的管理既是結(jié)核病患者治療成功的關(guān)鍵因素[12]，也是控制耐藥產(chǎn)生的關(guān)鍵因素[13]。

本次研究結(jié)果顯示，年齡在40～59歲組和60歲及以上組，職業(yè)為農(nóng)牧漁民/民工/長途駕駛員組和離退/家務/待業(yè)/其他組是影響治療結(jié)局的危險因素，該結(jié)論與武漢市研究結(jié)果一致[14]。推測中老年人，非穩(wěn)定性就業(yè)等人群由于自身免疫力差，經(jīng)濟水平低及健康意識弱等因素治療結(jié)局較差，提示相關(guān)服務部門應有針對性地加強該部分人群的督導服藥管理，對于特殊人群研究個體化治療方案，減少不良反應發(fā)生率，提高患者治療成功率。本研究中病原學陰性或無病原學結(jié)果比較沒有差異，該結(jié)論與既往研究[15-16]有所不同，推測一方面可能與本文分類依據(jù)不同有關(guān)，隨著結(jié)核分枝桿菌分子生物學檢測方法的逐漸普及，本文以病原學陽性(涂陽、培陽、分子生物學檢出)為分類組，相比以往僅依靠痰涂片或痰培養(yǎng)等細菌學分類更加科學。筆者認為雖然病原學陽性患者一般情況下較病原學陰性患者病情重且治療難度增加，但其傳染性也能夠引起患者及督導管理人員的重視，從而對提高患者治愈率是有益的，也是符合邏輯的。

表3 肺結(jié)核患者治療結(jié)局兩水平logistic回歸模型分析結(jié)果

本次選取的研究對象來自于北京市內(nèi)所有定點醫(yī)療機構(gòu)收治的患者，其中北京胸科醫(yī)院收治的患者占全部研究對象的36.7%(5163/14068)。與劉韞寧等[15]在2011年對北京市肺結(jié)核患者治療依從性的研究相比，本研究彌補了胸科醫(yī)院患者未納入研究對象的不足，研究資料更加全面，該作者對于在研究中得出職業(yè)工人和農(nóng)民為治療結(jié)局保護因素結(jié)論的懷疑，推測應與研究資料的缺失有關(guān)的假想，在本文中得到了佐證。

傳統(tǒng)的多元回歸模型的估計方法是建立在個體測量值相互獨立的假設(shè)上，當數(shù)據(jù)存在層次結(jié)構(gòu)時，傳統(tǒng)統(tǒng)計模型隨機誤差項獨立的假設(shè)不再成立，從而導致統(tǒng)計推斷結(jié)論產(chǎn)生偏倚[17]。若在層次結(jié)構(gòu)性不強的情況下傳統(tǒng)模型的結(jié)論較為恰當，但在層次結(jié)構(gòu)性較強的情況下，使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法就可能得出不可靠的結(jié)論[18]。本文在方法上采用兩水平logistic回歸模型，同時筆者也嘗試使用傳統(tǒng)logistic回歸模型對研究資料進行擬合，結(jié)果顯示職業(yè)為農(nóng)牧漁民/民工/長途駕駛員組與離退/家務/待業(yè)組患者治療結(jié)局差異無統(tǒng)計學意義(Wald檢驗結(jié)果，χ2=3.080，P=0.079)，該危險因素并未通過傳統(tǒng)模型發(fā)現(xiàn)，也說明多水平模型對于具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進行擬合能夠發(fā)現(xiàn)更加精細的差異。